BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
HUỲNH GIA SƠN
ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ TRONG LÒ ĐIỆN TRỞ SỬ DỤNG THUẬT TOÁN MỜ NƠ RON
Chuyên ngành: Tự ñộng hóa Mã số: 60.52.60
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
Đà Nẵng – Năm 2011
Công trình ñược hoàn thành tại ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
Người hướng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN QUỐC ĐỊNH
Phản biện 1: PGS. TS. Đoàn Quang Vinh Phản biện 2: TS. Võ Bình
Luận văn ñược bảo vệ tại Hội ñồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 10 tháng 9 năm 2011
Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Trung tâm Thông tin – Học liệu, Đại học Đà Nẵng
- Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn ñề tài:
- Ngày nay khoa học kỹ thuật không ngừng phát triển, ñặt biệt ñối với nước ta ñang trong thời kỳ công nghiệp hóa-hiện ñại hóa, cũng chính vì mục tiêu ñó mà việc ứng dụng các phương pháp ñiều khiển mới, linh hoạt hơn vào quá trình ñiều khiển tự ñộng là rất cần thiết.
- Những phương pháp ñiều khiển cổ ñiển hầu như dựa trên nền toán học chính xác. Tuy nhiên ñã có kỹ thuật ñiều khiển mờ mà bắt nguồn từ những sách lượt và kinh nghiệm của chuyên gia ñã có thể thoát ñược những ràng buộc từ những phương pháp toán học chính xác. Cũng chính vì vậy mà ñiều khiển mờ ñược ứng dụng rộng rãi trong ñiều khiển quá công nghiệp. Bên cạnh ñiều khiển mờ ta còn có phương pháp ñiều khiển sử dụng mạng nơron tái tạo lại chức năng giống con người ñã mở ra một hướng mới trong việc giải quyết các bài toán kỹ thuật và kinh tế.
- Điều khiển nhiệt ñộ lò ñiện trở thường khá phức tạp do ñối tượng có tính trễ và phi tuyến. Ngày nay với sự ra ñời của nhiều phương pháp ñiều khiển khác nhau, mỗi phương pháp chắc hẳn sẽ có những ñiểm mạnh riêng. Nếu có thể kết hợp tốt các phương pháp với nhau có thể mang ñến một hiểu quả cao trong ñiều khiển.
Cũng chính vì những yếu tố trên mà việc kết hợp hệ mờ và nơron ñược nghiên cứu là mục ñích của ñề tài
“Điều khiển nhiệt ñộ trong lò ñiện trở sử dụng thuật toán mờ - nơron”
2. Mục ñích nghiên cứu:
- Xây dựng lý thuyết sử dụng thuật toán mờ - nơron ñiều khiển nhiệt ñộ lò ñiện trở.
- Cơ sở cho các nghiên cứu sâu hơn về lò ñiện trở và nền tảng ñể chế tạo mô hình ñiều khiển nhiệt ñộ lò ñiện trở.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
Đối tượng nghiên cứu:
- Quá trình thay ñổi nhiệt ñộ lò ñiện trở.
- Lý thuyết ñiều khiển mờ, nơron.
- Phần mềm Matlab & Simulink mô phỏng quá trình ñiều khiển nhiệt ñộ lò ñiện trở.
4. Phạm vi nhiên cứu:
- Điều khiển nhiệt ñộ lò ñiện trở sử dụng thuật toán mờ - nơron - Mô phỏng quá trình ñiều khiển nhiệt ñộ lò ñiện trở.
5. Phương pháp nghiên cứu
Đề tài thực hiện trong phạm vi mô phỏng mô hình trên công cụ Matlab – Simulink, sẽ là cơ sở ñể tiếp tục nghiên cứu trong thực tế.
6. Ý nghĩa của ñề tài Ý nghĩa khoa học
Đề tài sẽ mang lại một hướng ñi trong việc thiết kế bộ ñiều khiển nhiệt ñộ trong lò ñiên trở, ngoài việc dùng bộ ñiều khiển PID hoặc bộ ñiều khiển mờ. Bộ ñiều khiển mờ - nơron có thể cho khả năng ñiều khiển tốt hơn ñối với ñối tượng ñiều khiển là nhiệt ñộ.
Ý nghĩa thực tiễn
Đề tài thực hiện làm cơ sở ñể thực hiện các bộ ñiều khiển sử dụng thuật toán mờ - nơron với chất lượng ñạt yêu cầu.
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1. Lò ñiện trở
1.1.1. Giới thiệu về lò ñiện trở:
Lò ñiện là thiết bị biến ñổi ñiện năng thành nhiệt năng, dùng trong công nghệ nung nóng, nấu chảy vật liệu.
Lò ñiện ñược sử dụng rất phổ biến trong nhiều nghành công nghiệp.
1.1.2. Đặc ñiểm của lò ñiện:
Có khả năng tạo ñược nhiệt ñộ cao do nhiệt năng ñược tập trung trong một thể tích nhỏ.
Do nhiệt năng tập trung, nhiệt ñộ cao nên lò có tốc ñộ nung lớn và năng suất cao.
Đảm bảo nung ñều, nung chính xác, dễ ñiều chỉnh và khống chế chế ñộ nhiệt và chế ñộ nhiệt ñộ.
Lò ñảm bảo ñược ñộ kín, có khả năng nung trong chân không hoặc trong môi trường có khí bảo vệ, vì vậy ñộ cháy hao kim loại nhỏ.
Có khả năng cơ khí hoá tự ñộng hoá.
Đảm bảo ñiều kiện vệ sinh: không bụi, không khói, ít tiếng ồn.
Tuy lò ñiện có nhiều ưu ñiểm so với các lò nhiên liệu, nhưng cần lưu ý rằng: ñiện năng là dạng năng lượng quý, ñắt .
1.1.3. Nguyên lý làm việc của lò ñiện trở:
Khi dòng ñiện chạy qua vật dẫn có ñiện trở là R( vật rắn hoặc chất lỏng), nó sẽ toả ra nhiệt lượng trong vật thể theo ñịnh luật Joule-Lence. Năng lượng nhiệt này sẽ ñốt nóng bản thân vật dẫn hoặc gián tiếp ñốt nóng các vật nung xếp gần ñó.
Những thiết bị nung làm việc theo nguyên tắc này ñược gọi là lò ñiện trở. Dây dẫn hoặc vật nung có dòng ñiện chạy qua ñược gọi là dây ñiện trở hoặc dây nung.
1.1.4. Phân loại lò ñiện trở và vật liệu sử dụng:
1.1.5. Vật liệu làm dây ñiện trở:
1.1.6. Các loại lò ñiện trở thông dụng:
1.2. Khống chế và ổn ñịnh nhiệt ñộ lò ñiện trở:
1.3. Các loại cảm biến nhiệt ñộ:
1.4 Các thông số lò ñiện trở:
Bảng 1.1: Thông số lò ñiện trở
Thông số Số liệu Đơn vị Mô tả
P 90 KW Công suất lò
T 1500 oC Nhiệt ñộ nung
d 1,4 mm Đường kính dây ñiện trở
l 6,6 m Chiều dài dây ñiện trở
ρ 0,4 ( .Ωmm2/m) Điện trở suất của vật liệu
CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU ÁP XOAY CHIỀU BA PHA
2.1. Lựa chọn sơ ñồ ñộng lực 2.2. Tính chọn van ban dẫn:
2.2.1. Tính chọn van theo dòng ñiện.
2.2.2. Tính chọn van theo ñiện áp:
2.2.3.Tính chọn Thyristor:
Ta chọn sơ ñồ mạch ñộng lực như sau:
2.3. Thiết kế mạch ñiều khiển.
2.3.1. Hàm truyền của bộ ñiều khiển ñiều áp:
Từ ñây ta nhận thấy bộ ñiều khiển có tính trễ, do ñó hàm truyền của bộ ñiều khiển sẽ là:
( ) T pdk
dk dk
W p =K e−
Trong ñó: 1 1
0, 0017
2 2.6.50
Tdk
= pf = =
Với p: số xung ñập mạch của sơ ñồ f: tần số ñiện áp lưới
Ta có biến ñổi sau ñây:
( )2
1 ... 1 1
1! 2! 1!
T pdk dk dk dk
dk
T p T p T p
e = + + + ≈ + = +T p
Vì vậy ta viết lại: ( )
1
T pdk dk
dk dk
dk
W p K e K
T p
= − ≈
+
Điện áp cấp cho lò có giá trị ñịnh mức là 230 V và uñk ta chọn 10V ñể Ud ñạt ñịnh mức, suy ra Kdk = 23.
Vậy hàm truyền của bộ ñiều khiển ñiều áp : ( ) 23
1 1 0.0017
T pdk dk
dk dkl
dk
W p K e K
T p p
= − ≈ =
+ +
T1 T2
T4T3
T6T5
ua ub uc
Hình 2.4: Sơ ñồ mạch ñộng lực.
2 4 6
2.3.2 Điều khiển bộ ñiều áp ba pha với xung ñơn.
.
Hình 2.15: Sơ ñồ mạch ñiều khiển bộ ñiều áp ba pha hình
Hình 2.15. Sơ ñồ mạch ñiều khiển bộ ñiều áp ba pha
Hình 2.16: Nguyên lý tạo xung ñiều khiển một Thyristor
CHƯƠNG 3 : ĐIỀU KHIỂN PID, MỜ VÀ MẠNG NƠRON
3.1. Tổng hợp các tham số ñiều khiển PID
3.1.1. Sử dụng mô hình xắp xỉ bậc nhất có trễ của ñối tượng
Bảng 3.1 : Tham số của bộ ñiều chỉnh theo phương pháp thứ nhất của Ziegler-Nichols:
Bộ ñiều khiển Hàm truyền KP TI TD
P KP T/τ
PI KP(1+1/TIs) 0,9T/Kτ 3/10τ
PID KP(1+1/TIs +TDs) 1,2T/Kτ 2τ 0,5τ
3.1.2. Xác ñịnh thông số bằng thực nghiệm
Bảng 3.2 : Tham số của bộ ñiều chỉnh xác ñịnh bằng phương pháp thực nghiệm:
Bộ ñiều khiển Hàm truyền KP TI TD
P KP 0,5 Kth
PI KP(1+1/TIs) 0,45Kth 0,85Tth
PID KP(1+1/TIs +TDs) 0,6Kth 0,5Tth 0,12Tth
3.1.3. Phương pháp Chien – Hrones – Reswich
Yêu cầu tối ưu theo nhiễu (giảm ảnh hưởng của nhiễu) và hệ kín không có quá ñiều chỉnh
Bảng 3.3 : Tham số của bộ ñiều chỉnh theo phương pháp Chien – Hrones – Reswich theo nhiễu không có quá ñiều chỉnh:
Bộ ñiều khiển Hàm truyền KP TI TD
P KP 3
10 b aK
PI KP(1+1/TIp) 6
10 b aK
2,3a
PID KP(1+1/TIp +TDp) 19
20 b aK
2,4a 0,42a
Yêu cầu tối ưu theo nhiễu (giảm ảnh hưởng của nhiễu) và hệ kín có quá ñiều chỉnh
σ
max =20%Bảng 3.4 : Tham số của bộ ñiều chỉnh theo phương pháp Chien – Hrones – Reswich theo nhiễu có quá ñiều chỉnh:
Bộ ñiều khiển Hàm truyền KP TI TD
P KP 7
10 b aK
PI KP(1+1/TIp) 7
10 b aK
2,3a
PID KP(1+1/TIp +TDp) 6
5 b aK
2a 0,42a
Yêu cầu tối ưu theo tín hiệu ñặt trước (giảm sai lệch tĩnh) và hệ kín không có ñộ quá ñiều chỉnh.
Bảng 3.5 : Tham số của bộ ñiều chỉnh theo phương pháp Chien – Hrones – Reswich theo tín hiệu, không có quá ñiều chỉnh
Bộ ñiều khiển Hàm truyền KP TI TD
P KP 3
10 b aK
PI KP(1+1/TIp) 7
20 b aK
1.2a
PID KP(1+1/TIp +TDp) 3
5 b aK
b 0,5a
Yêu cầu tối ưu theo tín hiệu ñặt trước (giảm sai lệch tĩnh) và hệ kín có ñộ quá ñiều chỉnh
ax 20%
σ
m =Bảng 3.6 : Tham số của bộ ñiều chỉnh theo phương pháp Chien – Hrones – Reswich theo tín hiệu, có quá ñiều chỉnh.
Bộ ñiều khiển Hàm truyền KP TI TD
P KP 7
10 b aK
PI KP(1+1/TIp) 6
5 b aK
b
PID KP(1+1/TIp +TDp) 19
20 b aK
27 20
b 0,47a
3.2. Điều khiển mờ
3.2.1. Cấu trúc của bộ ñiều khiển mờ
Hoạt ñộng của một bộ ñiều khiển mờ phụ thuộc vào kinh nghiệm và phương pháp rút ra kết luận theo tư duy của con người sau ñó ñược cài ñặt vào máy tính trên cơ sở logic mờ.
Một bộ ñiều khiển mờ bao gồm 3 khối cơ bản: Khối mờ hoá, thiết bị hợp thành và khối giải mờ. Ngoài ra còn có khối giao diện vào và giao diện ra.
Hình 3.4. Các khối chức năng của bộ Điều khiển mờ
- Khối mờ hoá có chức năng chuyển mỗi giá tri rõ của biến ngôn ngữ ñầu vào thành véctơ µ có số phần tử bằng số tập mờ ñầu vào.
-Thiết bị hợp thành mà bản chất của nó sự triển khai luật hợp thành R ñược xây dựng trên cơ sở luật ñiều khiển.
- Khối giải mờ có nhiệm vụ chuyển tập mờ ñầu ra thành giá trị rõ y0 (ứng với mỗi giá tri rõ x0 ñề ñiều khiển ñối tượng.
Giao diện vào
Mờ hóa Thiết bị hợp thành
Giải mờ Giao diện
ra
- Giao diện ñầu vào thực hiện việc tông hợp và chuyển ñổi tin hiệu vào (từ tương tự sang số), ngoài ra còn có thể có thểm các khâu phụ trợ ñê thực hiện bài toán ñộng như tích phân, vi phân...
- Giao diện ñầu ra thực hiện chuyển ñổi tín hiệu ra (từ số sang tương tự) ñể ñiều khiển ñối tượng.
3.2.2. Phân loại bộ ñiều khiển mờ
3.2.3. Các bước tổng hợp bộ ñiều khiển mờ
Hình 3.6. Cấu trúc tổng quát một hệ mờ
Để tổng hợp ñược các bộ ñiều khiển mờ và cho nó hoạt ñộng một cách hoàn thiện ta cần thực hiện qua các bước sau:
Bước 1 : Khảo sát ñối tượng, từ ñó ñịnh nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào, ra và miền xác ñịnh của chúng.
Trong bước này chúng ta cần chú ý một số ñặc ñiểm cơ bản của ñối tượng ñiều khiển như: Đối tượng biến ñổi nhanh hay chậm? có trễ hay không? tính phi tuyến nhiều hay ít?,... Đây là những thông tin rất quan trọng ñể quyết ñịnh miền xác ñịnh của các biến ngôn ngữ ñầu vào, nhất là các biến ñộng học (vận tốc, gia tốc,...).
Bước 2 : Mờ hoá các biến ngôn ngữ vào/ra: Trong bước này chúng ta cần xác ñịnh số lượng tập mờ và hình dạng các hàm liên thuộc cho mỗi biến ngôn ngữ. Số lượng các tập mờ cho mỗi biến ngôn ngữ ñược chọn tuỳ ý. Tuy nhiên nếu chọn ít quá thì việc ñiều chỉnh sẽ không mịn, chọn nhiều quá sẽ khó khăn
Bước 3 : Xây dựng các luật ñiều khiển (mệnh ñề hợp thành): Đây là bước quan trọng nhất và khó khăn nhất trong quá trình thiết kế bộ ñiều khiển mờ. Việc xây dựng luật ñiều khiển phụ thuộc rất nhiều vào tri thức và kinh nghiệm vận hành hệ thống của các chuyên gia. Hiện nay ta thường sử dụng một vài nguyên tắc xây dựng luật hợp thành ñủ ñể hệ thống làm việc, sau ñó mô phỏng vả chỉnh ñịnh dần các luật hoặc áp dụng một số thuật toán tối ưu.
Bước 4 : Chọn thiết bị hợp thành (MAX-MIN hoặc MAX-PROD hoặc SUMMIN hoặc SUM-PRROD) và chọn nguyên tắc giải mờ (Trung bình, cận trái, cận phải, ñiểm trọng tâm, ñộ cao).
Bước 5 : Tối ưu hệ thống: Sau khi thiết kế xong bộ ñiều khiển mờ, ta cần mô hình hoá và mô phỏng hệ thống ñể kiểm tra kết quả, ñồng thời chỉnh ñịnh lại một số tham số ñể có chế ñộ làm việc tối ưu. Các tham số có thể ñiều chỉnh trong bước này là. Thêm, bớt luật ñiều khiển; Thay ñổi trọng số các luật; Thay ñổi hình dạng và miền xác ñịnh của các hàm liên thuộc.
3.3. Mạng nơron
3.3.1. Đặc trưng của mạng nơron
Do cấu trúc một mạng nơron là vô cùng ña dạng, nên ñể có thể biểu diễn tri thức một cách có hiệu quả, người ta ñưa ra bốn quy tắc chung sau:
- Quy tắc 1: Các ñầu vào tương tự từ các lớp tương tự cần phải luôn tạo ra những biểu diễn tương tự trong mạng, và như vậy nên ñược phân lớp thuộc về cùng một loại.
Trong tiêu chuẩn này, người ta sử dụng một số thước ño ñể xác ñịnh ñộ “tương tự” giữa các ñầu vào.
- Quy tắc 2: Các phần tử mà có thể phân ra thành các lớp riêng biệt thì nên có những biểu diễn khác nhau ñáng kể trong mạng.
- Quy tắc 3: Nếu một ñặc trưng nào ñó ñặc biệt quan trọng thì nên có một số lượng lớn nơron liên quan ñến việc biểu diễn ñặc trưng này trong mạng.
Số lượng lớn các nơron bảo ñảm mức ñộ chính xác cao trong việc thực hiện các quyết ñịnh và nâng cao khả năng chịu ñựng các nơron hỏng.
- Quy tắc 4: Thông tin ban ñầu và các tính chất bất biến nên ñược ñưa vào trong thiết kế ban ñầu của một mạng nơron, và như vậy sẽ giảm bớt gánh nặng cho quá trình học.
Quy tắc 4 ñặc biệt quan trọng vì nếu chúng ta áp dụng nó một cách thích hợp sẽ dẫn ñến khả năng tạo ra các mạng nơron với một kiến trúc chuyên biệt. Điều này thực sự ñược quan tâm do một số nguyên nhân sau:
1. Các mạng nơron thị giác và thính giác sinh học ñược biết là rất chuyên biệt.
2. Một mạng nơron với cấu trúc chuyên biệt thường có một số lượng nhỏ các tham số tự do phù hợp cho việc chỉnh lý hơn là một mạng kết nối ñầy ñủ. Như vậy mạng nơron chuyên biệt cần một tập hợp dữ liệu nhỏ hơn cho việc tích luỹ; nó học sẽ nhanh hơn, và thường có khả năng tổng quát hoá tốt hơn.
3. Tốc ñộ chuyển thông tin qua một mạng chuyên biệt là nhanh hơn.
4. Giá của việc xây dựng một mạng chuyên biệt sẽ nhỏ hơn do kích thước nhỏ của nó so với mạng kết nối ñầy ñủ.
3.3.2. Huấn luyện mạng nơron 3.3.3. Luật học lan truyền ngược 3.4. Kết hợp ñiều khiển mờ và mạng nơron
Bảng 3.7. Những ưu nhược ñiểm của mạng nơron và ñiều khiển mờ
Tính chất Mạng nơron Bộ ñiều khiển mờ
Thể hiện tri thức Thông qua trọng số ñược thể hiện ẩn trong mạng
Được thể hiện ngay tại luật hợp thành
Nguồn của tri thức Từ các mẫu học Từ kinh nghiệm của chuyên gia
Xử lý thông tin không chắc chắn
Định lượng Định lượng và ñịnh tính
Lưu giữ tri thức Trong nơron và trọng số của từng ñường ghép nối nơron
Trong luật hợp thành và hàm thuộc Khả năng cập nhật và nâng cao
kiến thức
Thông qua quá trình học Không có Tính nhạy cảm với những thay
ñổi của mô hình
Thấp Cao
Từ ñó người ta ñã ñi ñến việc kết hợp mạng nơron và ñiều khiển mờ ñể hình thành bộ ñiều khiển mờ - nơron có ưu ñiểm vượt trội.
Mạng nơron - Xử lý tín hiệu nơron vào - Ước lượng trạng thái - Dự báo trạng thái - Nhận dạng hệ thống
Bộ ñiều khiển mờ - Điều khiển
- Ra quyết ñịnh
Vào Ra
Hình 3.13: Kiến trúc kiển mẫu của một hệ mờ - nơron
Hai tiêu chí cơ bản trợ giúp cho người thiết kế ở logic mờ và ở mạng nơron thể hiện trái ngược nhau.
Bảng 3.8. Hai tiêu chí cơ bản thiết kế logic mờ và mạng nơron
Tiêu chí Mạng nơron Logic mờ
Thể hiện tri thức Không tường minh, khó giải thích và khó sửa ñổi.
Tường minh, dễ kiểm chứng hoạt ñộng và dễ sửa ñổi.
Khả năng học Có khả năng học thông qua các dữ liệu
Không có khả năng học: bạn phải tự kiểm tra tất cả
Từ những phân tích trên, ta thấy nếu kết hợp logic mờ và mạng nơron, ta sẽ có một hệ lai với ưu ñiểm của cả hai: logic mờ cho phép thiết kế hệ dễ dàng, tường minh trong khi mạng nơron cho phép học những gì mà ta yêu cầu về bộ ñiều khiển. Nó sửa ñổi các hàm phụ thuộc về hình dạng, vị trí và sự kết hợp,... hoàn toàn tự ñộng. Điều này làm giảm bớt thời gian cũng như giảm bớt chi phí khi phát triển hệ.
Hình 3.14: Mô hình hệ mờ-nơron 3.4.1. Huấn luyện mạng nơron-mờ
3.5. Sử dụng công cụ ANFIS trong matlab ñể thiết kế hệ mờ - nơron.
3.5.1. Mô hình học và suy diễn mờ thông qua ANFIS 3.5.2. Xác nhận dữ liệu huấn luyện
3.6. Sử dụng bộ soạn thảo ANFIS GUI
CHƯƠNG 4: ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ LÒ ĐIỆN TRỞ
4.1. Điều khiển nhiệt ñộ trong lò ñiện trở sử dụng bộ ñiều khiển PID
Trong kỹ thuật ñiều khiển, người ta mô tả lò ñiện trở bằng một khâu quán tính bậc nhất có trễ có hàm số truyền:
Ta lấy: k =6.52,T =150( ),s
τ
=25( )s 6.52 25( ) 1 150 1
S S
W s k e e
Ts s
τ
− −
= =
+ + [5]
Cảm biến nhiệt ñộ ñược coi là một khâu tỉ lệ với hệ số:
Mà ta có : 25
0.167 150
T
τ = = thỏa mãn ñiều khiện trên nên ta sử dụng phương pháp thứ nhất của Ziegler – Nichols, sử dụng bộ ñiều khiển PI, ta có:
0.9 *150 6.52 * 25 0.83
p
k T kτ
= = =
10 83.3 k 0.01
3
p
I I
I
T K
τ T
= = ⇒ = =
Mô phỏng trên matlab – Simulink ta ñược:
Hình 4.2: Mô phỏng bộ ñiều khiển PID cho lò ñiện trở Kết quả mô phỏng:
Hình 4.3: Kết quả mô phỏng bộ ñiều khiển PID cho lò ñiện trở
( ) .
1 k e
sW s
Ts
t -
= +
0 0
10 0.0067( )
cb 1500
V v
k = C = c
Bảng 4.1: Thông số ñạt ñược của bộ ñiều khiển PID
Quá trình ñiều khiển Số liệu Tỷ lệ (%)
Vọt lố 850(0C) 57
Thời gian quá ñộ (tqñ) 50(s)
Thời gian lên (tr) 20(s)
4.2. Điều khiển nhiệt ñộ trong lò ñiện trở sử dụng bộ ñiều khiển mờ
Hình 4.4: Điều khiển mờ cho lò ñiện trở Bước 1: Tìm hiểu hệ thống
- Lò ñiện trở dùng ñể gia nhiệt chi tiết bằng kim loại cho các công ñoạn như tôi, ram. Lò ñiện trở ñược nung nóng bằng dây ñiện trở, nguồn ñiện cung cấp cho lò là nguồn áp có thể ñiều chỉnh ñược. Việc ñiều khiển nhiệt ñộ lò ñược thực hiện thông qua ñiều khiển ñiện áp cung cấp cho lò.
- Khâu so sánh làm nhiệm vụ so sánh ñiện áp ñặt và ñiện áp phản hồi lấy từ ñầu ra của khối cảm biến, ñầu ra của khâu so sánh là sao lệch e = U – ucb. Lò ñiện trở nói riêng, cũng như ñối tượng nhiệt nói chung thường không cho phép có ñộ quá ñiều chỉnh, do ñó e biến thiên trong khoảng từ 10 ñến 0.
Bước 2: Chọn các biến ngôn ngữ vào, ra
Giả thiết ta ñiều khiển lò ñiện trở theo quy luật PI, khi ñó biến ngôn ngữ ñầu vào bộ ñiều khiển mờ là sai lệch (ký hiệu là E) và tích phân sai lệch (ký hiệu là TE). Đầu ra bộ Điều khiển mờ là ñiện áp (ký hiệu là U).
Miền giá trị của các biến ngôn ngữ ñược chọn như sau:
E = [0÷10]
TE = [0÷1500]
U = [0÷20]
Hàm liên thuộc của các biến ngôn ngữ ñược chọn như sau:
µE = [µE0(x) µEDI(x) µEDV(x) µEDL(x) µEDR(x)]
µTE = [µTE0(x) µTEDI(x) µTEDV(x) µTEDL(x) µTEDR(x)]
µU = [µU0(x) µUDI(x) µUDV(x) µUDL(x) µUDR(x)]
Bước 3: Xây dựng luật hợp thành: Với 5 tập mờ của mỗi ñầu vào, ta xây dựng ñược 5 x 5 = 25 luật ñiều khiển. Các luật ñiều khiển này ñược xây dựng theo 2 nguyên tắc sau:
- Sai lệch càng lớn thì tác ñộng ñiều khiển càng lớn.
- Tích phân sai lệch càng lớn thì tác ñộng ñiều khiển càng lớn.
Điều khiển mờ
Lò ñiện trở
Cảm biến nhiệt ñộ
T
e
T(t)∫
edt-
Bảng 4.2 : Bảng luật ñiều khiển.
TE E
0 DI DV DL DR
DR DR DR DR DR DR
DL DL DR DR DR DR
DV DV DL DR DR DR
DI DI DV DL DR DR
0 0 DI DV DL DR
Bước 4: Chọn luật hợp thành Max-Min, giải mờ bằng phương pháp trọng tâm, ta quan sát ñược sự tác ñộng của các luật và quan hệ vào - ra của bộ ñiều khiển.
Bước 5: Mô phỏng hệ thống: Sơ ñồ mô phỏng hệ thống ñược chỉ ra trên hình 4.11. Kết quả mô phỏng ñược chỉ ra trên hình 4.12.
Tại cửa sổ lệnh trên Matlab ta nhập lệnh fuzzy, xuất hiện cửa sổ FIS EDITOR. Ta tiến hành chon số ñầu vào ra cho bộ ñiều khiển, chon phương pháp ñiều khiển , xây dựng luật hợp thành, thiết lập các hàm liên thuộc như hình sau :
Hình 4.5 : Giao diện FIS
Chọn vùng giá trị của sai lệch E trong ñoạn từ 0 ñên 10 như hình bên dưới, sau ñó ta tiến hành thay ñổi các hàm liên thuộc ñến các giá trị thích hợp. Ở ñây ta sử dụng hàm hình tam giác cho các biến ngôn ngữ là 0, DI, DV, DL và hàm hình thang cho biến ngôn ngữ DR.
Hình 4.6 : Mờ hóa sai lệch
Tiếp theo ta kích vào TE, chọn vùng giá trị của tích phân sai lệch TE trong ñoạn từ 0 ñên 1500 như hình 4.7, sau ñó ta tiến hành thay ñổi các hàm liên thuộc ñến các giá trị thích hợp. Ở ñây ta sử dụng hàm hình tam giác cho tất cả các biến ngôn ngữ .
Hình 4.7 : Mờ hóa tích phân sai lệch
Đầu ra U của bộ ñiều khiển ta chọn vùng giá trị của sai lệch E trong ñoạn từ 0 ñên 20 như hình 4.8, sau ñó ta tiến hành thay ñổi các hàm liên thuộc ñến các giá trị thích hợp. Ở ñây ta sử dụng hàm hình tam giác cho các biến ngôn ngữ là 0, DI, DV, DL và hàm hình thang cho biến ngôn ngữ DR.
Hình 4.8 : Mờ hóa ñiện áp ñiều khiển
Thực hiện việc mô phỏng trên Matlab – Simulink như hình 4.11
Hình 4.11: Mô phỏng bộ ñiều khiển mờ cho lò ñiện trở Ta nhận ñược kết quả mô phỏng như hình 4.12
Hình 4.12: Kết quả mô phỏng bộ ñiều khiển PID cho lò ñiện trở Bảng 4.3. Thông số ñạt ñược của bộ ñiều khiển mờ
Quá trình ñiều khiển Số liệu Tỷ lệ (%)
Vọt lố 20(0C) 1.34
Thời gian quá ñộ (tqñ) 270(s)
Thời gian lên (tr) 186(s)
4.3. Điều khiển nhiệt ñộ trong lò ñiện trở sử dụng thuật toán mờ - nơron
Đầu tiên ta ño lấy thông số ñầu vào ñầu ra trong quá trình ñiều khiển nhiệt ñộ lò ñiện trở , từ các thông số ño ñược ta xây dựng hai tập dữ liệu là học và kiểm tra. Sau ñó ta tiến hành quá trình luyện dữ liệu.
Gõ vào cửa sổ lệnh anfisedit rồi thi hành lệnh, trên Matlab xuất hiện cửa sổ anfis.
Tiến hành tải dữ liệu học và dữ liệu kiểm tra lên cửa sổ ANFIS, sau ñó ta chọn số luật hợp thành, chọn phương pháp luyện là sử dụng thuật toán lan truyền ngược, chọn khoảng sai số và số lần lan truyền ngược rồi thực hiện quá trình học dữ liệu.
Hình 4.13 : Tải dữ liệu huấn luyện lên ANFIS
Trên hình 4.15, chúng ta có thể ñọc ñược số liệu về lỗi sau 10000 lần thực hiện lan truyền ngược là 0.37903. Ta tiến hành lưu lại file ñể ñiều khiển.
Hình 4.15 : Huấn luyện mạng.
Qua về của sổ lệnh trên Matlab sẽ thấy những thông số ñạt ñược trong quá trình huấn luyện với luật học BP
Hình 4.16 : Cấu trúc ñiều khiển mờ - nơron
Mô phỏng ñiều khiển nhiệt ñộ lò ñiện trở dùng bộ ñiều khiển mờ - nơron :
Hình 4.17 : Mô phỏng bộ ñiều khiển mờ - nơron cho lò ñiện trở
Hình 4.18 : Kết quả mô phỏng bộ ñiều khiển mờ - nơron cho lò ñiện trở
Bảng 4.4. Thông số ñạt ñược của bộ ñiều khiển mờ - nơron
Quá trình ñiều khiển Số liệu Tỷ lệ (%)
Vọt lố 0(0C) 0
Thời gian quá ñộ (tqñ) 460(s)
Thời gian lên (tr) 197(s)
4.4. Tổng hợp, ñánh giá các bộ ñiều khiển
Hình 4.19 : Tổng hợp mô phỏng ba bộ ñiều khiển PID, mờ và mờ - nơron
Hình 4.20 : Kết quả mô phỏng bộ ñiều khiển PID, mờ, mờ - nơron cho lò ñiện trở
Bảng 4.5. Tổng hợp các thông số ñạt ñược của các bộ ñiều khiển Bộ ñiều khiển
Giá trị vọt lố (0C)
Thời gian lên tr(s)
Thời gian quá ñộ tqñ(s)
PID 850 20 300
Mờ 20 186 270
Mờ - nơron 0 197 460
Điều khiển PID
Điều khiển mờ
Điều khiển mờ - nơron
Đánh giá kết quả mô phỏng
Căn cứ bảng số liệu trên ta nhận thấy mỗi bộ ñiều khiển ñều có các ưu nhược ñiểm riêng. Với bộ ñiều khiển PID thì thời gian ñạt giá trị ñiều khiển ñầu tiên là sớm nhất, tuy nhiên ñộ vột lố cao làm ảnh hưởng ñến hệ thống cũng như tuổi thọ của thiết bị. Bộ ñiều khiển mờ ñạt giá trị ổn ñịnh sớm nhất và tuy có ñộ vọt lố nhưng không ñáng kể và nằm trong phạm vi cho phép là ±2%. Ta nhận thấy với bộ ñiều khiển mờ - nơron thì ñộ vọt lố bằng không là rất tốt, tuy nhiên thời gian ñể hệ thống ñạt giá trị ổn ñịnh là trễ nhất.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Kết luận
Lò ñiện trở nói riêng cũng như ñối tượng nhiệt nói chung thường không cho phép có ñộ quá ñiều chỉnh.
Ở ñây chỉ có bộ ñiều khiển mờ - nơron ñảm bảo tốt ñược ñiều ñó, tùy thuộc vào yêu cầu công nghệ trong quá trình sử dụng lò mà ta chọn từng bộ ñiều khiển thích hợp.
Với những kết quả thu ñược từ mô phỏng có thể nhìn nhận rằng cả hai bộ ñiều khiển mờ và mờ - nơron ñều rất thích hợp dùng ñể ñiều khiển nhiệt ñộ trong lò ñiện trở, ñặc biệt là bộ ñiều khiển mờ - nơron ñã triệt tiêu hoàn toàn ñộ quá ñiều chỉnh rất thích hợp cho ñối tượng nhiệt ñộ, ñặc biệt là ứng dụng trong công nghiệp và nghiên cứu cần ñộ chuẩn xác cao.
Từ những kết quả thu ñược qua việc thực hiện ñề tài, có thể nhìn nhận rằng việc sử dụng các lý thuyết ñiều khiển phải ñược sử dụng một cách linh hoạt và tùy thuộc vào ñối tượng cần ñiều khiển. Việc sử dụng lai ghép ñược các kỹ thuật ñiều khiển giữa cổ ñiển với hiện ñại và giữa các kỹ thuật ñiều khiển hiện ñại với nhau ñã mở ra hướng ñi rất ña dạng trong kỹ thuật ñiều khiển vào ứng dụng thực tế.
Kiến nghị
Đề tài luận văn chỉ nghiên cứu mới dừng lại ở mức ñộ xây dựng bộ ñiều khiển mờ - nơron dựa trên công cụ ANFIS trong matlab với luật học lan truyền ngược BP. Nên hướng phát triển của ñề tài sẽ là:
+ Sử dụng các luật học khác ñể có thể tối ưu hơn kết quả khiều khiển nhiệt ñộ trong lò ñiện trở với bộ ñiều khiển mờ - nơron.
+ Tiến ñến thiết kế mô hình thực tế ứng dụng bộ ñiều khiển mờ - nơron ñiều khiển nhiệt ñộ trong lò ñiện trở.
+ Tiến ñến ứng dụng thuật toán mờ - nơron cho ñối tượng ñiều khiển là nhiệt ñộ.